opencv 的imencode()图像压缩函数原理是什么？

2023-04-07

OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了众多的图像处理函数和工具。其中，imencode()函数是一种图像压缩函数，用于将OpenCV中的图像数据压缩成指定格式的二进制数据。本文将介绍imencode()函数的原理和实现方 ...

MySQL不同的引擎在成本、压缩、性能比较如何？

2023-04-07

MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统，支持多种存储引擎。每个存储引擎都有其独特的特性和优缺点，包括成本、压缩和性能。在本文中，我们将比较MySQL不同引擎之间的这些方面。 MyISAM MyISAM是MySQL最早的 ...

让python在后台自动解压各种压缩文件！

2020-11-09

作者： 陈熹 一、需求描述 os 模块综合应用 glob 模块综合应用 利用 gzip zipfile rarfile tarfile 模块解压文件 码代码之前需要将复杂问题解释成多个明确的要求，即这个程序实现的逻 ...

python实现tar文件压缩解压的实例详解

2018-04-06

python实现tar文件压缩解压的实例详解 这篇文章主要介绍了python 实现tar文件压缩解压的实例详解的相关资料,这里提供实现方法，帮助大家学习理解这部分内容，需要的朋友可以参考下 python 实现tar文件压缩解 ...

【CDA干货】深度学习的核心引擎：损失函数与反向传播的协同原理与实战

2025-10-09

在深度学习中，“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术：损失函数负责 “量化错误”（计算预测值与真实值的差距），反向传播负责 “定位错误来源”（沿着神 ...

【CDA干货】正态 t 检验与符号秩检验的选择指南

2025-10-09

本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确：何时必须用 t 检验，何时只能用符号秩检验，以及如何通过数据特征快速决策。 一、先 ...

【CDA干货】球面卷积神经网络（SCNN）

2025-09-30

球面卷积神经网络（SCNN） 为解决这一痛点，球面卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Network, SCNN） 应运而生。它通过重构 “卷积核设计、数据采样、特征聚合” 的底层逻辑，让神经网络能够适配球面的非 ...

【CDA干货】MySQL 服务器内存碎片：成因、检测与内存持续增长的解决策略

2025-09-24

MySQL 服务器内存碎片：成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中，“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— 部分服务器初始内存占用仅 2GB，运行数月后却飙升至 8GB 以上，且无明显大查询或高并发 ...

【CDA干货】解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content：区别、场景与实践指南

2025-09-15

解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content：区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时（如使用requests库），开发者常会接触到响应对象（Response）的两个核心属性 ——text和content。二者 ...

【CDA干货】机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析

2025-09-09

机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中，机器学习作为核心工具，已广泛应用于推荐系统、金融风控、工业质检、医疗诊断等领域。然而，并非所有机器学习项目都能实现 ...

【CDA干货】密集连接卷积神经网络（DenseNet）：最后归一化的技术价值与实践

2025-09-04

在卷积神经网络（CNN）的发展历程中，解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连接卷积神经网络（DenseNet），通过 “密集块（Dense Block）” 中相邻层的全连接设计 ...

【CDA干货】特征值、特征向量与主成分：数据降维背后的线性代数逻辑

2025-09-03

特征值、特征向量与主成分：数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域，“降维” 是破解高维数据复杂性的核心手段 —— 当我们面对包含数十甚至数百个特征的数据集时，如何剔除冗余信息、保留 ...

【CDA干货】K-S 图的横轴设计

2025-09-02

要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题，需先明确 K-S 图的核心用途（检验样本分布与理论分布的一致性），再结合横轴的定义逻辑与分布检验的需求来分析。以下从 K-S 图的本质、横轴设计原则及实际应用场 ...

CDA 数据分析师：企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁

2025-09-01

CDA 数据分析师：企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”，《2024 中国企业数字化转型白皮书》却揭示了一组矛盾数据：92% 的企业将 “数据驱动” ...

企业名称：小米公司 招聘岗位： 座舱AI工程师-(A185473) （数据分析岗位招聘信息）

2025-09-01

毕业时间：2026年 招聘截止日期：2025.12.31 工作内容： 独立或在资深专家指导下参与设计和开发智能座舱中的人工智能算法和应用。在“人车家全生态”基础上，利用人工智能技术让驾乘更安全、更舒适 ...

【CDA干货】神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践

2025-08-25

神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中，隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛化能力的关键环节。本文从神经网络的基础结构出发，系统梳理隐藏层神经元个数确定的核 ...

【CDA干货】基于 Python response.text 的科技新闻综述

2025-08-21

基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中，response.text 是 requests 库发起请求后获取响应文本的核心属性。它承载着服务器返回的原始数据，可能是 JSON、HTML 或纯文本格式 ...

数据治理新浪潮：CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑

2025-08-21

数据治理新浪潮：CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代，数据治理已从辅助性工作升级为企业核心战略。其核心驱动因素呈现出技术、法规、业务需求的三 ...

CDA含金量分析

2025-08-28

CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代，数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA（Certified Data Analyst）数据分析师认证作为国内数据分析领域的权威认证体系，其含金量通过多维价值体系持 ...

【CDA干货】解析 response.text 与 response.content 的核心区别

2025-08-12

解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中，开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数据。以 Python 中常用的 requests 库为例，response 对象提供了 text 方法和 content ...